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      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N深度估計(jì)增強(qiáng)的語義分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括對(duì)采集的RGB圖像使用深度估計(jì)大模型提取對(duì)應(yīng)的深度圖像;構(gòu)建場(chǎng)景感知模型,場(chǎng)景感知模型包括編碼層和解碼層;編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支,基于分別設(shè)置在...
      • 本發(fā)明屬于智能檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識(shí)別系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:異常指數(shù)計(jì)算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強(qiáng)單元和空間鄰近概率場(chǎng)推斷單元;所述異常指數(shù)計(jì)算單元,用于得到歸一化值,基于歸一化值,結(jié)合位置參數(shù),得到復(fù)...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng),包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫(kù)存監(jiān)測(cè)模塊、圖書質(zhì)量評(píng)估模塊以及圖書版權(quán)管理模塊;本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
      • 本發(fā)明公開了一種基于街景照片分析的街道慢行發(fā)展評(píng)估方法,屬于智能交通系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。首先對(duì)街景圖片進(jìn)行圖像分割與目標(biāo)識(shí)別,得到街道各要素圖像占比,建立基于街道要素占比組合計(jì)算的街道慢行發(fā)展指標(biāo)體系;其次建立路網(wǎng)gis模型,用建立路段緩沖區(qū)的方...
      • 本發(fā)明提供一種會(huì)議紀(jì)要記錄方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取會(huì)議上幻燈片播放時(shí)的幻燈片內(nèi)容信息和對(duì)應(yīng)幻燈片所采集的多媒體數(shù)據(jù)采集片斷;根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)采集片斷,獲得幻燈片播放時(shí)對(duì)應(yīng)發(fā)言方的用戶采集信息,根據(jù)用戶采集信息識(shí)別發(fā)言方...
      • 本公開提供了基于大模型的交互方法、訓(xùn)練方法、裝置及智能體,涉及人工智能領(lǐng)域,尤其涉及語音識(shí)別、語音交互、深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)領(lǐng)域,可以應(yīng)用于知識(shí)搜索、自動(dòng)駕駛、智能客服、智能語音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應(yīng)用場(chǎng)景。基于大模型的交互方法包括...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng),具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域,包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機(jī)交互模塊。通過多源傳感器對(duì)目標(biāo)飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
      • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種過夜航班拖曳計(jì)劃確定方法及裝置,旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準(zhǔn)確性較差的問題,方案主要包括:確定每個(gè)過夜航班的航班信息、每個(gè)拖曳代理公司的代理公司信息以及每個(gè)可用機(jī)位的機(jī)位信息;生成包括多個(gè)...
      • 本發(fā)明提供一種鐵路冷鏈運(yùn)輸動(dòng)態(tài)資源調(diào)配方法,屬于鐵路運(yùn)輸管理技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:構(gòu)建鐵路冷鏈運(yùn)輸動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò),將動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖與鐵路冷鏈運(yùn)輸作業(yè)流程深度融合,構(gòu)建出鐵路冷鏈運(yùn)輸動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò);構(gòu)建0?1整數(shù)規(guī)劃模型,其目標(biāo)是總成本最小...
      • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的智能評(píng)估系統(tǒng),結(jié)合語音識(shí)別和AI大模型分析,實(shí)現(xiàn)了一種智能的評(píng)估系統(tǒng),涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu),集成實(shí)時(shí)語音識(shí)別、界面元素語義解析和上下文感知技術(shù),實(shí)現(xiàn)自然語言指令結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)篩選內(nèi)容,...
      • 本發(fā)明涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)與方法,包括需求計(jì)算單元,將需要存儲(chǔ)的貨品記作倉(cāng)儲(chǔ)貨品,將倉(cāng)儲(chǔ)貨品分為重量、體積不同的多個(gè)目標(biāo)貨品,計(jì)算倉(cāng)儲(chǔ)貨品對(duì)應(yīng)的貨架需求數(shù)量,計(jì)算目標(biāo)貨品對(duì)應(yīng)的單類型托盤數(shù)量;計(jì)算目標(biāo)貨品對(duì)應(yīng)的...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多塔協(xié)同調(diào)度方法、協(xié)同服務(wù)器及多塔協(xié)同調(diào)度系統(tǒng),所述方法包括:構(gòu)建施工場(chǎng)地的孿生圖,生成每臺(tái)塔吊設(shè)備的可活動(dòng)三維空間,并渲染至所述孿生圖內(nèi);根據(jù)多塔協(xié)同任務(wù)的協(xié)同起點(diǎn)定位和協(xié)同終點(diǎn)定位得到最短任務(wù)線,并渲染至所述孿生圖內(nèi);獲...
      • 本發(fā)明公開了基于市場(chǎng)需求的產(chǎn)品研發(fā)流程及管理方法,包括如下步驟:步驟一、市場(chǎng)需求采集與標(biāo)準(zhǔn)化建模;步驟二、需求分解與關(guān)聯(lián)度量化;步驟三、項(xiàng)目信息集成與計(jì)劃生成;步驟四、動(dòng)態(tài)計(jì)劃管理與沖突檢測(cè);步驟五、任務(wù)執(zhí)行與狀態(tài)跟蹤;步驟六、需求閉環(huán)驗(yàn)證...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于MAMBA的高光譜圖像動(dòng)態(tài)分類系統(tǒng),系統(tǒng)包括:地物建模模塊、分辨率調(diào)控模塊、特征提取模塊、分類識(shí)別模塊、動(dòng)態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中,通過在多時(shí)相遙感圖像中同步采集地物區(qū)域的位移量、主光譜反射率與紋理差異...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┱Z音落域方法、云端、車機(jī)端及存儲(chǔ)介質(zhì),應(yīng)用于語音交互領(lǐng)域。相關(guān)技術(shù)中依賴單一語音落域大模型判斷語音指令的領(lǐng)域歸屬,語音落域大模型需要全局?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練且參數(shù)復(fù)雜的方案,該方法中各個(gè)第一領(lǐng)域?qū)?yīng)獨(dú)立的小模型,小模型之間互不干擾。在新增第一...
      • 本發(fā)明提供了一種智慧園區(qū)企業(yè)資源協(xié)同優(yōu)化方法,包括:構(gòu)建獨(dú)立的微服務(wù)認(rèn)證空間,生成不同路徑的n個(gè)微服務(wù)實(shí)例,并獲取每個(gè)微服務(wù)實(shí)例的序列號(hào),將微服務(wù)序列號(hào)發(fā)送給企業(yè)內(nèi)部資源節(jié)點(diǎn);生成n個(gè)隨機(jī)數(shù),將n個(gè)隨機(jī)數(shù)和對(duì)應(yīng)微服務(wù)序列號(hào)作為鍵值對(duì)存儲(chǔ)在資...
      • 本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的道路積雪智能檢測(cè)方法與系統(tǒng),涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:通過RGB圖像識(shí)別積雪表面顏色、紋理、邊緣特征,得到表層積雪特征;采集積雪縱向雷達(dá)信號(hào),對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行特征提取,獲得回波信號(hào)特征;進(jìn)行雪層劃分,以第一...
      • 本申請(qǐng)屬于計(jì)算機(jī)視覺與竹材力學(xué)性能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種竹材橫截面特征提取及其竹材力學(xué)性能檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建,提出了基于機(jī)器視覺的竹材力學(xué)性能無損分級(jí)方法。所述系統(tǒng)由三部分構(gòu)成:首先,高精度圖像采集模塊采用多角度環(huán)形LED光源陣列,通過自適應(yīng)...
      • 本發(fā)明提供圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取第一樣本圖像數(shù)據(jù)集,對(duì)第一樣本圖像數(shù)據(jù)集中的第一樣本圖像進(jìn)行識(shí)別獲得類別描述信息;基于第一樣本圖像數(shù)據(jù)集中的至少部分第一樣本圖像的類別描述信息進(jìn)行聚...
      • 本發(fā)明提供了一種基于AI視覺輔助的風(fēng)電設(shè)備分析系統(tǒng),包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、特征提取模塊和故障診斷模塊,所述圖像采集模塊用于采集風(fēng)電設(shè)備的圖像信息,所述圖像處理模塊對(duì)采集的圖像信息進(jìn)行預(yù)處理提高圖像質(zhì)量,所述特征提取模塊對(duì)預(yù)處理后的...
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